Wolfram言語

金融分析に時系列処理を使う

ヘッジファンドと商品取引顧問の運用実績を評価するのに,カルマーレシオが使われる.これは,最大ドローダウンでの年換算利回りとして定義される.より高いカルマーレシオは,投資戦略の運用実績がより良いことを示す.

データにはSP500の始値,高値,低値,終値,調整後終値,出来高からなる多変量データの日付と値のペアが含まれる.このデータを使って,カルマーレシオの計算方法とローリングカルマーレシオの構築方法を示す.

MetaInformation内でオプション"ComponentNames"を使って簡単に抽出できるようにコンポーネント名を定義する多変量TimeSeriesを作成する.

特性"MetaInformation"を取り出す.

上の時系列から"Adj Close"コンポーネントを使って調整後終値を抽出する.

日足価格を使って,単純利回りと累積単純利回りを計算する.

1年の営業日数に対応する252倍率を使って,幾何平均利回りと年換算利回りを計算する.

TimeSeriesMapを使って最大時価を計算する.

相対ドローダウンと最大相対ドローダウンを計算する.

年換算利回りと最大相対ドローダウンを使って,カルマーレシオを計算する.

これらのステップをまとめて,ローリングカルマーレシオを計算するために使えるように,カルマーレシオを計算する関数を定義する.

MovingMapと上の例で定義された関数iCalmarRatioを使って,3年間のローリングカルマーレシオを計算する.

累積利回り,相対ドローダウン,ローリングカルマーレシオを可視化する.

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